サービス産業の特徴・課題に対応したこれまでの取り組み

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1 JAHIS 医療システム部会 健康 医療情報を活用した 行動変容の促進に向けて 平成 29 年 2 月 経済産業省 ヘルスケア産業課

2 健康 医療情報の活用が目指すもの 医療行政の様々な課題に的確に取り組むため 日本における疾病の発生 受診状況 医療機関 医療サービスの状況をリアルタイムで知りたい 行政 病院 診療所 現在の悩み 自院の医療の質を科学的根拠に基づき検討したい 医療の安全管理を効率的 効果的に行いたい 補助金に頼らず 救急医療 地域医療連携における医療データのリアルタイムの共有を行いたい 在宅医療において患者の状況をモニターしたい 自院の患者が病院で受けた検査結果を共有したい 次世代医療 ICT 基盤があれば 解決の方向 過去 現在の診療結果を含む様々なデータが 明確なルール 制度の下 適切な費用負担で入手可能 明確な医療情報の取扱いのルールの下 医療機関受診時や在宅医療におけるアウトカムデータを含む種々の医療データ 将来的には 死亡診断書 母子手帳等の記載データが患者の了解の下 記名用と 個人情報を無くした形で利活用可能になる 地域の医療情報を低コストでリアルタイムに共有が可能 患者が管理を委託している者を通じて 患者の医療情報を記名データとして医療機関が入手することが可能 検査データの共有 救急医療における過去の診療記録の即時入手が行われる 研究機関 / 企業 ( 研究 ) ヘルスケアサービス企業 質の高い臨床研究を迅速かつ効率的に行いたい 過去の臨床データの中から科学的事実を発見したい 遺伝子と生活環境の関わり等 コホート研究を行いたい 科学的根拠のあるサービスを開発 評価するために様々なデータがほしい ヘルスケアサービス提供企業が顧客の指示で顧客の患者情報をサービス提供のために入手可能 顧客が指示することで 自身のや診療データを健康 / 疾病予防サービス等を受けるために円滑にサービス提供医療機関 企業等に渡すことができる 医療情報等の一次 二次利活用を適切な対価をベースに管理する機能が存在 1

3 < 参考 > ライフステージと健康 医療 介護情報 健康 健診 医療 介護の各分野 ( 縦軸 ) において 乳児期から高齢期までの個人の生涯における健康情報 ( 横軸 ) が収集 管理 活用されている 0 歳 ~ 40 歳 ~ 65 歳 ~ 75 歳 ~ 健康 バイタル情報 運動情報 栄養情報 服薬情報等 デバイスメーカー 健康サービス提供企業 個人 妊婦健康診査 がん検診等 市町村 健診機関等 個人 健診 市町村 乳幼児健康診査 学校健康診断 学校 定期健康診断 ( 労働安全衛生法根拠 ) 特定健康診査 特定保健指導情報事業者 保険者 後期高齢者健康診査情報 後期高齢者医療広域連合 医療 カルテ 検査結果等 レセプト ( 診療報酬 調剤報酬明細書 ) 医療機関 医療機関 医療機関 国保連 支払基金 医療機関 保険者 医療機関 介護 介護レセプト 介護事業者 国保連 保険者 2

4 医科診療費の傷病別内訳 (2013 年度 ) 医科診療費 (2013 年度 ) の 3 分の 1 以上が生活習慣病関連 生活習慣病関連のほか 老化に伴う疾患 精神 神経の疾患の占める割合が高い 医科診療費の傷病別内訳 (2013 年度総額 28.7 兆円 ) 傷病 悪性新生物 2013 年度医科診療費 3 兆 3,792 億円 悪性新生物 11.7% 1 生活習慣病 (34.4%) 高血圧性疾患 脳血管疾患 心疾患 1 兆 8,890 億円 1 兆 7,730 億円 1 兆 7,878 億円 4 器官系の疾患 (13.3%) 消化器系 5.9% その他 ( 腎不全 感染症等 ) 26.1% 呼吸器系 ( 肺炎等 ) 7.4% 3 精神 神経の疾患 (10.9%) 生活習慣病が全体の 3 分の 1 以上を占める (34.4%) 神経系精神疾患 ( アルツ 6.5% ハイマー ) 4.4% 眼科 3.6% 高血圧性疾患 6.2% 筋骨格系 ( 関節等 ) 7.8% 骨折 3.9% 脳血管疾患 6.1% 糖尿病 4.2% 心疾患 6.2% 2 老化に伴う疾患 (15.3%) 糖尿病 筋骨格系 ( 関節等 ) 骨折 眼科 神経系 ( アルツハイマー等 ) 精神疾患 呼吸器系 ( 肺炎等 ) 消化器系 その他 ( 腎不全 感染症等 ) 合計 1 兆 2,076 億円 2 兆 2,422 億円 1 兆 1,313 億円 1 兆 0,431 億円 1 兆 2,768 億円 1 兆 8,810 億円 2 兆 1,211 億円 1 兆 7,015 億円 7 兆 3,111 億円 28 兆 7,447 億円 出典 : 厚生労働省 平成 25 年度国民医療費の概況 3

5 < 参考 > 予防 健康管理サービスへの期待 ( 糖尿病の例 ) ブ健常者 予備群対象者数 :8 千万人予防 健康管理に対する投資拡大 ( 注 ) 各疾患について健康から重症 ( 慢性化 ) に至るいくつかのステージ別人員 費用 対応するサービス単価を基に 例えば10% のサービス利用率で生まれる市場規模と医療費削減額を算出している ロッ通院フェーズクブ配食事業者による食事指導サービス 対象者数 : 200 万人年間医療費 :40 万円 / 人 運動 食事指導サービスの活用等重症化予防サービスの充実 フィットネス事業者によるサービス 透析フェーズ 対象者数 : 10 万人年間医療費 :580 万円 / 人 公的保険外サービス 糖尿病以外の生活習慣病を合わせると 年間 4 兆円の市場創出 1 兆円の医療費削減効果が見込まれる ( 備考 ) 株式会社日本総研 (2013) 経済産業省 平成 24 年度医療 介護等関連分野における規制改革 産業創出調査研究事業 ( 医療 介護周辺サービス産業創出調査事業 ) 調査研究報告書 図 6-49 ロック4

6 重症化のパターン QOL 発症 ライフイベントと予防のイメージ 1 次予防 ( 健康づくり ) 2 次予防 ( 重症化予防 ) 重症化 要介護 3 次予防 ( 重篤な発作予防 再発予防 ) 発作 ( 脳卒中 心臓発作 がん 透析 呼吸不全 ) 死亡 青年壮年老年 年齢 出所 ) 永井良三自治医科大学 5

7 未受診者をターゲットにした予防対策の必要性 特定健康診査の未受診者数は約 2,790 万人 このうち特定保健指導対象者数は約 472 万人と推定 未受診者をターゲットに 予防の網を掛けていくことが重要 対象者数 ( 約 5,327 万人 ) 未受診率 (52.4%) 特定指導対象者割合 (16.9%) 出典 : 25 年度特定健診 保健指導実施状況 ( 厚生労働省 ) 100% < 男性 > 約 2,600 万人 100% < 女性 > 約 2,700 万人 受診済 指導の必要なし受診済 指導の必要あり未受診 指導の必要なし未受診 指導の必要あり 43% 43% 45% 44% 36% 33% 34% 40% 40% 41% 40% 36% 38% 40% 特定健康診査受診者 約 2,537 万人 10% 7% 6% 3% 4% 4% 4% 3% 3% 3% 50% 17% 18% 17% 14% 50% 特定健康診査未受診者 28% 27% 28% 32% 43% 50% 52% 53% 51% 50% 51% 56% 55% 54% 約 2,790 万人 潜在的保健指導対象者 0% 11% 11% 10% 10% 11% 10% 8% 歳 歳 歳 歳 歳 歳 歳 0% 4% 5% 5% 5% 5% 4% 4% 歳 歳 歳 歳 歳 歳 歳 約 472 万人 1 特定健康診査医療保険者 ( 国保 被用者保険 ) が 40~74 歳の加入者 ( 被保険者 被扶養者 ) を対象として毎年度 計画的に ( 特定健康診査等実施計画に定めた内容に基づき ) 実施する メタボリックシンドロームに着目した検査項目での健康診査 2 特定保健指導医機関における治療医療保険者が 特定健康診査の結果により健康の保持に努める必要がある者に対し 毎年度 計画的に ( 特定健康診査等実施計画に定めた内容に基づき ) 実施する 動機付け支援 積極的支援出典 : 特定健康診査 特定保健指導の円滑な実施に向けた手引き ( 厚生労働省 ) 6

8 康意識が高い層によるデバイス等の活用康ポイントなどのインセンティブ付与ベント 広報等による普及 啓発IoT によるエビデンス ベースド ヘルスケア (EBH) の確立 ( 糖尿病を中心とする生活習慣病等を対象 ) < 平成 28 年度実証事業のポイント> 本人同意を前提に IoTによる取得されるデータの連携 蓄積基盤を構築 ( 交換規約やデータ交換様式の検討 試行 ) 医学的に確立された糖尿病診断指標 (HbA1c) を用い 治験等に用いられる手法 ( 対照実験等 ) により効果を明確に検証 コアとなる健診 と 明確な効果検証による予測 介入手法の進化 EBH 基盤の確立を目指す 大医療費削減効果小 生活習慣病 < 年間医療費 > 投薬 : 約 40 万円透析 : 約 580 万円 糖尿病 糖尿病患者 : 治療中 投薬 / 人工透析 投薬 :200 万人透析 :10 万人 今回のプロジェクトのターゲット 糖尿病軽症者 HbA1c 6.5 以上 投薬等をしていない者 糖尿病予備群 HbA1c 5.6 以上 6.5 未満 40 万人 1,000 万人 1 従来のプロジェクトのターゲット 健常者 HbA1c 5.6 未満 約 8,000 万人 30 歳以上人口のうち 糖尿病予備群等を除く < 従来のアプローチ( 例)> 2 他の生活習慣病 ( 高脂血症 高血圧等 ) 等 潜在的な対象者 患者数 概数 各種統計等より作成 イ 健 健< 今後の展開イメージ > 地域 中小企業への拡大 予備群 健常者等への適用 (1) 他の生活習慣病等への展開 (2) < 将来展望 > エビデンスに基づき データを活用して自らの健康を管理 改善 EBH モデルを軸とした データ ヘルスケア産業のフロントランナーに 7

9 ( 参考 ) 経済産業省平成 27 年度補正予算 IoT 推進のための新産業モデル創出基盤整備事業企業保険者等が有する個人の健康 医療情報を活用した行動変容促進事業採択先一覧 タイプ 代表団体 コンソーシアム名 参加団体 主な協力団体 参加人数 ( 上段 :11 月現在実績下段 : 予定人数 ) 軽症者 1 予備群 2 総従業員数 3 概要 大企業イーウェルコラボヘルス研究会分析屋 産業医科大学 105 人 115 人 (220 人 ) - 86 万人 コニカミノルタ オートバックス PFU 日本生命 オリックスグループ 日産自動車 その他 18 団体が対象 産業医大 各社産業医と連携し 活動量のみならず生産性損失額比較等の分析を実施 大企業ミナケア 元気ラボを活用した企業保険者による健康医療情報連携 第一生命健康保険組合 テルモ健康保険組合 トッパングループ健康保険組合 LIXIL 健康保険組合 29 人 110 人 (50 人 ) (100 人 ) 16 万人 第一生命健保 テルモ健保 トッパングループ健保 LIXIL 健保が対象 企業保険者 加入者それぞれが有する健康医療情報をシステムで連携し 包括的なサポートを実現 大企業エス エム エス 管理栄養士伴走による健康改善 みずほ情報総研 みずほ銀行 人 - (180 人 ) 7.7 万人 みずほ FG の企業健保 ( みずほ健保 ) とエス エム エスが対象 対象者の健康状態を本人と医師 管理栄養士等が簡易に把握し 管理栄養士がアプリや PC を通じ 日々一緒に食事 運動の両面でサポート する伴走型サービスを提供 大企業 野村総合研究所 丸の内発健康街づくり連合会 三菱地所 日本駐車場開発 日本人間ドック健診協会 生命科学インスティテュート カルナヘルスサポート 57 人 4 人 (60 人 ) 万人 丸の内周辺企業 ( 三菱化学 東京海上日動 野村証券 朝日新聞 三菱地所 朝日生命 ) が対象 ウェアラブル機器等を活用しモニタリング アラート機能を用いた重症化予防に向けたプログラムを地域ぐるみで実施 中小企業 淳風会 健康な企業づくり 両備ホールディングス 全国健康保険協会岡山支部 凸版印刷 タニタヘルスリンク 85 人 40 人 (100 人 ) 人 ( 協会けんぽ岡山支部 :39.5 万人 ) バスやタクシーの乗務員を含む両備 HD が対象 協会けんぽと連携 生活習慣病療養計画書等を活用して対象者の指導 プログラムを作成するとともに 法人向け管理機能を用いたモニタリング機能を提供 地域エヌ ティ ティ データ経営研究所 IoT を活用した埼玉県糖尿病重症化予防継続支援 NTT データ 日本医師会 埼玉県医師会 埼玉県 54 人 - ( 参加 4 市 国保 : (100 人 ) - 約 48 万人 ) 埼玉県内自治体 ( 上尾市 所沢市 さいたま市 狭山市 ) が対象 県 市町村 かかりつけ医と連携した IoT プログラムを提供 地域 大企業 愛知県健康づくり振興事業団 チーム 七福神 聖隷福祉事業団 名古屋大学 日本オラクル アビームコンサルティング メディカルデータビジョン オムロンヘルスケア 168 人 - (200 人 ) 万人 23 医療機関 2 健診 保健指導機関と連携し 勉強会を開催するなどノウハウを共有しながら事業を実施 七福神アプリ を介して応援メッセージ 注意喚起を配信 蓄積データを用いた機械学習の分析 検討 大企業 地域 名古屋大学 健康ナビゲータ トヨタ自動車 エヌ エイ シー 日本システムウエア WOWOW コミュニケーションズ 豊田市役所 152 人 - (130 人 ) - 34 万人 トヨタ自動車の本社等従業員 及びかかりつけ医患者が対象 健康ナビゲーターによるデータの見える化 バーチャルスタッフ ( 定期的なアドバイス送信 ) コールセンターからの保健師による状況確認 産業医による対面の健康指導を提供 合計 650 人 392 人約 164 万人 1: 糖尿病診断指標 (HbA1c) 6.5 以上 投薬等対象者含む 協会けんぽ 国保 2: 糖尿病診断指標 (HbA1c) 5.6 以上 6.5 未満 投薬等対象者含む 3: 各企業従業員数 ( 被扶養者を除く健保加入者 ) 除く (860 人 ) (280 人 ) 8

10 健康 医療情報の利活用のユースケース 糖尿病糖尿病以健常者 予備群外通院フェーズ < 対象者 > < 主に活用する健康情報等の項目 > 健常者 予備群 対象者数 :9 千万人 通院フェーズ 対象者数 : 200 万人年間医療費 :40 万円 / 人 透析フェーズ 対象者数 : 10 万人年間医療費 :580 万円 / 人 1 日常生活のモニタリングをするための情報 歩数 活動量 ( 歩数計等のウェアラブル機器 スマホ等で計測 ) 2 症状の変化をアラートするための情報 体重 ( 職場等で計測 ) 血圧 ( 職場等で計測 ) 症状の度合いを示す項目 :HbA1c( 医療機関等で月に 1 回程度検査 ) 血糖 ( 職場等で計測 ) 尿糖 ( 自宅等で計測 ) 糖尿病有病者 ( 軽度 ) 等が基本 ( 高血圧 脂質異常患者等を含めてもよい ) HbA1c (NGSP) 6.5 であって 透析 インスリン 血糖降下薬のいずれも行っていない者 血糖 尿糖は日内変動があるため 一定の測定条件での計測となるように配慮が必要 以上を基本としつつ 他の手段をもって同等の目的を実現できる場合は変更や追加を可とする 健診データ レセプトデータ 必要に応じて情報を共有 事業主 / 保険者 医療機関等産業医保健師等臨床医 健康関連データに基づきモニタリング 症状の変化をアラート 介入して行動変容を支援 健康関連データベース 対象者 歩数 活動量 体重 血圧等のを蓄積 日々の行動を自らモニタリング 9

11 交換規約で取り扱うデータ項目 ( 共通データ項目 ) 本実証の交換規約で取り扱う健康情報は 体重情報 家庭血圧情報 活動量情報 HbA1c 情報 健診血圧 / 診察室血圧情報とする の授受のために事前登録が必要となるリスト情報も収集する < 事前登録が必要となる情報 > < 各コンソーシアムが交換規約で提供する情報 > < コンソーシアムリスト > コンソーシアム ID コンソーシアム名等 コンソ シアム ID は事務局側で採番 < 参加者リスト > コンソーシアム ID 参加者 ID 生年月 性別 参加開始日 参加終了日 居住地情報 通勤情報 服薬情報 機器装着箇所情報等 < 医療検査機関リスト > コンソーシアム ID 検査機関 ID 検査機関名称 検査場所都道府県等 <HbA1c 測定法リスト > 測定法コード 測定法分類情報 測定法名称等 < 機器リスト > 機器メーカーコード 機器型番 機器名称 時刻補正情報 規格準拠情報 測定精度情報等 < 活動量機器記録時間リスト > 機器メーカーコード 機器型番 活動量集計情報等 < ヘッダー情報 > バージョン 送信日時 コンソ シアム ID 参加者 ID 健康情報 < 体重情報 > 計測日時 体重 機器情報 < 家庭血圧情報 > 計測日時 収縮期 / 拡張期血圧 脈拍数 機器情報 検査情報 <HbA1c 情報 > 計測日 HbA1c 値 < 活動量情報 > 計測日 歩数 消費カロリー 距離 中強度時間 エクササイズ 運動量 総消費カロリー 機器情報 < 健診血圧 / 診察室血圧情報 > 計測日 収縮期 / 拡張期血圧 10

12 交換規約で取り扱うデータ項目詳細 ( 一部抜粋 ) 項目名物理名 ( 英字 ) 型桁必須備考 計測日時 observation_time 日付 14 yyyymmddhhmmss 計測データの計測した日時 秒 分 時を計測していない場合は該当部分に 00 を入力 歩数 step 数値 5 単位 : 歩 整数 歩行時間 walk_time 数値 4 単位 : 分 整数 計測している場合のみ入力 中強度時間 moderate_intensity_ activity 数値 4 単位 : 分 整数 計測している場合のみ入力 消費カロリー calories 数値 6 単位 :kcal XXXX.X 計測している場合のみ入力 総消費カロリー total_calories 数値 6 単位 :kcal XXXX.X 計測している場合のみ入力 機器メーカーコード model_manufacturer _code 文字列 50 メーカーコード 機器から出力される通信仕様で決めた番号等 機器から取得できない場合は事務局が作成する機器リストの機器メーカーコードを入力 機器型番 model_number 文字列 50 機器から出力される型番コード 機器から取得できない場合は事務局が作成する機器リストの機器型番コードを入力 スマートフォンアプリの場合には アプリケーション名とバージョンを入力例 :HealthKit X.X 機器識別 ID 活動量集計時間 production_ specification_serial total_active_duratio n 文字列 50 データ入力コード data_input_code 文字列 1 活動量計装着箇所コード measurement_ position_code 機器識別番号 製造番号などの機器を特定できる番号 機器から取得できない場合は台帳で管理している機器管理番号で代替 その場合には 先頭に コンソーシアム ID を付けて コンソーシアム ID + 機器管理番号 とする スマートフォンアプリの場合にはスマートフォンを特定できる識別番号 ( 例 :Mac アドレス ) 数値 4 活動量の記録集計時間 ( 分 ) を記載 活動量計の場合必須 文字列 2 0: システム入力 ( 機器入力 ) データ 1: 手入力 ( アプリケーション画面入力 ) データ 2: 機器入力データをアプリケーション等により手動で修正 10: ポケット内に収納 ( 胸部 ) 11: ポケット内 ( 腹部 ) 20: 吊り下げて利用 ( 首まわり ) 21: 吊り下げて利用 ( ベルトまわり ) 30: 身につけて利用 ( 利き手手首 ) 31: 身につけて利用 ( 利き手以外の手首 ) 40: 携行して利用 ( かばんの中に収納 ) 50: その他 時刻補正コード origin_of_time_code 文字列 1 0: 機器の時刻をそのまま使用 1: アプリケーションにより機器の時刻を補正 更新日時 update_time 日付 17 yyyymmddhhmmsssss アプリケーション内 ( データベース ) でのデータ登録更新日時 データ更新時の過去データとの整合性チェックに利用する 初回であれば登録日時となり 次に同じ計測日時についてデータ修正のため再送する場合は 各コンソに保持しているデータの更新日時を設定する 保持していない場合には 送信日時と同様となる 11

13 < 参考 > 測定データの信頼性について 2 全製品とも平均誤差率は実測値を下回る結果であり -0.6%~-13.3% であった 製品 D 製品 Eの測定誤差は第 1 第 3 四分位点がJIS 基準範囲内であった 製品 A 製品 Cは参加者による誤差が大きく その差は 歩程度あった 製品 B 製品 Fは測定値の多くが800 歩 -900 歩台となった 1,300 1,000 歩歩いたときの機器の歩数表示結果 (N=18) 1,200 1,100 誤差 (±3%) の範囲 1,000 歩数 手首手首腰前ポケット前ポケット前ポケット 製品 A 製品 B 製品 C 製品 D 製品 E 製品 F 12

14 交換規約によるの共通データベースの構築 本事業では 各コンソーシアム内においてデータを保有しその活用を図るとともに 事業管理支援法人 ( 株式会社三菱総合研究所 ) において 各コンソーシアムのを格納する共通データベース ( 共通 DB) を構築する のデータ形式は機器やメーカー システム等により異なるため 共通データベースの構築に当たっては データ交換規約の策定が必要となる A コンソーシアム 指導 サービスの提供 社員保険者医療機関 L 社製機器 M 社製機器 N 社製機器健診データ レセプトデータ検査データ等 データ管理事業者 必要なデータのみ抽出して収集 医療機関 ( かかりつけ医 ) 事業主 ( 産業医 保健師 ) サービス事業者等 各コンソーシアム毎にの DB を構築し 糖尿病モデル等における行動変容の効果検証を行う B コンソーシアム 指導 サービスの提供 社員 O 社製機器 P 社製機器 Q 社製機器 データ管理事業者 医療機関 ( かかりつけ医 ) 事業主 ( 産業医 保健師 ) 保険者 健診データ レセプトデータ サービス事業者等 医療機関 検査データ等 C コンソーシアム 指導 サービスの提供 社員 O 社製機器 P 社製機器 Q 社製機器 データ管理事業者 医療機関 ( かかりつけ医 ) 事業主 ( 産業医 保健師 ) 保険者医療機関 健診データ レセプトデータ 検査データ等 事業管理支援法人 ( 交換規約書式 ) の共通 DB サービス事業者等 事業管理支援法人が交換規約を作成の上 の共通 DB の構築を実証する 13

15 今後の取り組み ータ交換規約にデータ交換規約にータ交換規約にータ交換規約に データ利活用のための 4 条件 (1 多様な関係者が利用可能であること 2 長期間利用可能であること 3 多様なシステムと相互運用可能であること 4 セキュリティ対策が容易であること ) を踏まえ 今後の実証事業の中で 各コンソーシアムでのデータ共有の状況を見ながら 多様なシステム間で健康情報の送受信を可能とする実証事業との連携を図る データ提供側 A 社 ( 生活習慣病重症化予備群社員 ) L 社製機器 M 社製機器 N 社製機器 B 社 ( 生活習慣病重症化予備群社員 ) L 社製機器 O 社製機器 管理事業者 1 ( 事業者 1 独自書式 ) ( 事業者 1 独自書式 ) 管理事業者 2 ( 事業者 2 独自書式 ) ( 事業者 2 独自書式 ) データ交換規約に従って変換 ( 交換規約書式 ) ( 交換規約書式 ) ( 交換規約書式 ) ( 交換規約書式 ) 換データベース化(ストレージ化データ交換規約に従って変今後の検討範囲 データ利用側 従データ管理事業者って変( 交換規約換書式 ) 従っ( 交換規約て変書式 ) 換デ( 交換規約従っ書式 ) て変換)デ( 交換規約デ書式 ) 従って変換医療機関薬局事業主保険者自治体研究機関製薬メーカー健康機器メーカー食品メーカーサービス事業者介護事業者美容サービス事業者フィットネス事業者飲食事業者 各社のシステム固有のデータフォーマットについては検討の範囲に含めない 14

16 企業保険者等が有する個人の健康 医療情報を活用した行動変容促進事業 平成 29 年度概算要求額 6.0 億円 ( 新規 ) 事業の内容事業目的 概要 糖尿病等の生活習慣病領域では 各個人の生活習慣や行動をいかに効果的に変容させられるかが大きな課題です このため ウェアラブル端末等から取得される日々の健康情報等を活用して 糖尿病軽症者を中心にその重症化予防 改善を図る実証研究を実施し 行動変容を促す方法等について検証を行います これにより 糖尿病をはじめとする生活習慣病の予防や改善に資するサービスの開発を目指します 同時に 平成 27 年度補正予算事業 ( ) において策定する 健康情報等交換規約定義書 を活用し 本実証事業等を通じて得られる情報を蓄積 分析することで 行動変容につながる健康情報等の基礎的な解析手法 ( アルゴリズム ) の開発を目指し 生活習慣病等の予防や行動変容に資するヘルスケアサービスの高度化につなげます 事業イメージ (1) 糖尿病軽症者等の行動変容促進を図る実証研究開発 < 企業 保険者 医療関係者 研究者等のコンソーシアム> 事業主 / 保険者 産業医 保健師等医療機関等健診データ レセプトデータ 臨床医 健康関連データに基づきモニタリング 症状の変化をアラート 介入して行動変容を支援 日々の行動を自らモニタリング 健康情報データベース 糖尿病軽症者等 歩数 活動量 体重 血圧等のを蓄積 平成 27 年度補正予算事業 IoT 推進のための新産業創出基盤整備事業 ( 企業保険者等が有する個人の健康 医療情報を活用した行動変容促進事業 ) 成果目標 (2) 健康 医療情報等の解析手法や 行動変容を促す基礎アルゴリズムの研究開発 平成 31 年度まで 3 年間に及び 2 千人以上を対象にデータ収集を実施 得られ た健康情報等を活用し 行動変容促進や糖尿病等改善につながるサービスの 高度化やその効果についての根拠 ( エビデンス ) の蓄積を進め 保険者等への 当該サービスの導入 普及を目指す 条件 ( 対象者 対象行為 補助率等 ) A コンソーシアム ((1) の採択事業者 ) B コンソーシアム ( 同 ) 健康情報等交換規約定義書 により質の高い健康情報等を収集 共通データベースにデータを蓄積 国 補助 定額 6.0 億円 日本医療研究開発機構 委託 民間事業者等コンソーシアム X コンソーシアム ( 同 ) データ解析手法や基礎アルゴリズム等の研究開発 15

17 支援機関個人情報の取扱い ( 認定機関 : 医療情報匿名加工 提供機関 との関係 ) 本人同意に基づかない取得 提供 本人同意に基づく取得 提供 オプトアウト 本人 個人情報 個別化したサービスの提供が可能 本人同意必要なし 事業者 A 同意を得て取得 ( 医療機関等 ) 個人情報 本人同意を取得した上で第三者提供 事業者 C ( サービス事業者等 ) 個人情報 認定機関認定機関認定機関 信頼できる者が 医療情信頼できる者が 医療情信頼できる者が 医療情報から匿名情報を生成報から匿名情報を生成報から匿名情報を生成 匿名加工情報 特定の個人を識別することができる記述等を削除 匿名加工情報 事業者 B ( 研究機関等 ) 匿名加工情報 匿名化のために削除された個人識別符号の照合が禁止 疫学研究等に活用可能 創薬 新たな健康サービス等に活用 一般傾向値に基づいたサービスの提供 16

18 ヘルスケア領域におけるデータ活用と医療領域への展開 ルスケア領域る管理)ヘ師による診断 治療)医療領域 近年 ウェアラブル端末や IoT 対応の検査機器から取得可能な健康情報が増大しており データを収集 分析することにより エビデンス ベースのヘルスケア (Evidence-Based Healthcare) 医療 (Evidence-Based Medicine) の確立を目指す まずはヘルスケア領域において糖尿病を対象とした実証を実施し 将来的には他の疾患領域への展開も念頭に 医師会や学会等とも協力しながら 医学的にも明確な効果検証が可能となるよう実証事業を設計 糖尿病をはじめとする生活習慣病領域や 要因が複雑で効果検証が難しいとされるガン領域等において 健康 医療情報を活用し 根拠のある予防や治療が可能となれば 健康寿命の延伸や医療費の適正化にも大きく貢献する可能性あり ( 自己責任によ 実際の患者の状況 環境に即した効果検証が不十分 ( 医ガン等 生活習慣病等 共有 活用可能性のある医療データ ( レセプト 電子カルテ 調剤情報等 ) 糖尿病 生活習慣等の要素が大きく 予防段階からの介入効果大 データ活用のモデルを作り 他の疾患領域に展開 相互連携で更に発展 感染症等 認知症等 17

1-1. 健康 医療データの活用による行動変容の実現 糖尿病の軽症者や予備群等 1,000 人超を対象に ウェアラブル端末等の IoT 機器を用いて日々の健康情報を収集し 医師等専門職と連携して指導 介入を行うことで 健康状態の改善を図る実証事業を実施 個々人の状態にあった指導 介入をタイムリーに行

1-1. 健康 医療データの活用による行動変容の実現 糖尿病の軽症者や予備群等 1,000 人超を対象に ウェアラブル端末等の IoT 機器を用いて日々の健康情報を収集し 医師等専門職と連携して指導 介入を行うことで 健康状態の改善を図る実証事業を実施 個々人の状態にあった指導 介入をタイムリーに行 資料 7 生活者の暮らしを豊かにするための 医療 介護に関する取組 平成 29 年 4 月 14 日世耕大臣提出資料 1-1. 健康 医療データの活用による行動変容の実現 糖尿病の軽症者や予備群等 1,000 人超を対象に ウェアラブル端末等の IoT 機器を用いて日々の健康情報を収集し 医師等専門職と連携して指導 介入を行うことで 健康状態の改善を図る実証事業を実施 個々人の状態にあった指導 介入をタイムリーに行うことで

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